本文主要研究内容
作者吴艳霞,邓楠（2019）在《基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警——以榆林市为例》一文中研究指出：运用SDI(状态—胁迫—免疫)模型构建资源型城市生态安全预警指标体系,基于RBF神经网络模型及警情评判标准对榆林市2010—2016年的生态安全状况进行分析,并对榆林市2017—2021年的生态安全演化趋势进行动态预测。研究结果表明:(1)RBF神经网络模型能够有效地用于资源型城市生态安全预警分析,拟合精度较高;(2)2010—2016年,榆林市整体生态安全警情指数不断上升,但是仍处于临界安全状态;(3)根据未来趋势预测结果,到2020年,榆林市生态安全"状态"子系统警情指数将有大幅提升,"胁迫"子系统生态安全警情指数呈略微下降趋势,"免疫"子系统呈波动趋势。由此表明,快速提升榆林市生态安全状况,首先要改善胁迫子系统的状况,其次是加强免疫子系统的免疫能力,据此提出了针对榆林市提升生态安全状况的四条响应措施。
Abstract
yun yong SDI(zhuang tai —xie pai —mian yi )mo xing gou jian zi yuan xing cheng shi sheng tai an quan yu jing zhi biao ti ji ,ji yu RBFshen jing wang lao mo xing ji jing qing ping pan biao zhun dui yu lin shi 2010—2016nian de sheng tai an quan zhuang kuang jin hang fen xi ,bing dui yu lin shi 2017—2021nian de sheng tai an quan yan hua qu shi jin hang dong tai yu ce 。yan jiu jie guo biao ming :(1)RBFshen jing wang lao mo xing neng gou you xiao de yong yu zi yuan xing cheng shi sheng tai an quan yu jing fen xi ,ni ge jing du jiao gao ;(2)2010—2016nian ,yu lin shi zheng ti sheng tai an quan jing qing zhi shu bu duan shang sheng ,dan shi reng chu yu lin jie an quan zhuang tai ;(3)gen ju wei lai qu shi yu ce jie guo ,dao 2020nian ,yu lin shi sheng tai an quan "zhuang tai "zi ji tong jing qing zhi shu jiang you da fu di sheng ,"xie pai "zi ji tong sheng tai an quan jing qing zhi shu cheng lve wei xia jiang qu shi ,"mian yi "zi ji tong cheng bo dong qu shi 。you ci biao ming ,kuai su di sheng yu lin shi sheng tai an quan zhuang kuang ,shou xian yao gai shan xie pai zi ji tong de zhuang kuang ,ji ci shi jia jiang mian yi zi ji tong de mian yi neng li ,ju ci di chu le zhen dui yu lin shi di sheng sheng tai an quan zhuang kuang de si tiao xiang ying cuo shi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自生态经济的吴艳霞,邓楠，发表于刊物生态经济2019年05期论文，是一篇关于神经网络论文,资源型城市论文,生态安全论文,预警体系论文,生态经济2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自生态经济2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：神经网络论文; 资源型城市论文; 生态安全论文; 预警体系论文; 生态经济2019年05期论文;